1 线性回归算法

http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html

回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题。更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集

我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:

mm代表训练集中实例的数量

x代表特征/输入变量

y代表目标变量/输出变量

(x,y)代表训练集中的实例

(x(i),y(i)) 代表第ii 个观察实例

hh 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis)

这就是一个监督学习算法的工作方式,我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格
我们把它喂给我们的学习算法,学习算法的工作了,然后输出一个函数,通常表示为小写 h 表示。h 代表hypothesis(假设),h表示一个函数,输入是房屋尺寸大小,就像你朋友想出售的房屋,因此 hh 根据输入的 xx值来得出 yy 值,yy 值对应房子的价格 因此,hh 是一个从xx 到 yy的函数映射。

我将选择最初的使用规则hh代表hypothesis,因而,要解决房价预测问题,我们实际上是要将训练集“喂”给我们的学习算法,进而学习得到一个假设h,然后将我们要预测的房屋的尺寸作为输入变量输入给h,预测出该房屋的交易价格作为输出变量输出为结果。那么,对于我们的房价预测问题,我们该如何表达 hh?

一种可能的表达方式为:hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x,(h(x)=k*x+b)因为只含有一个特征/输入变量,因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。

图表示

机器学习-线性回归算法(单变量)Linear Regression with One Variable的更多相关文章

  1. 机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)

    线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元 ...

  2. 机器学习-----线性回归浅谈(Linear Regression)

    Linear Regreesion          在现实生活中普遍存在着变量之间的关系,有确定的和非确定的.确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示,还有一种是属于非确定的(相关),比如人的身 ...

  3. 机器学习 (一) 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable

    文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang的个人笔 ...

  4. Machine Learning 学习笔记2 - linear regression with one variable(单变量线性回归)

    一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y) ...

  5. Ng第二课:单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1  模型表示 2.2  代价函数 2.3  代价函数的直观理解 2.4  梯度下降 2.5  梯度下 ...

  6. 斯坦福第二课:单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1  模型表示 2.2  代价函数 2.3  代价函数的直观理解 I 2.4  代价函数的直观理解 I ...

  7. [Machine Learning] 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) - 线性回归-代价函数-梯度下降法-学习率

    单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 什么是线性回归?线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方 ...

  8. Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  9. Stanford机器学习---第一讲. Linear Regression with one variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  10. 机器学习笔记1——Linear Regression with One Variable

    Linear Regression with One Variable Model Representation Recall that in *regression problems*, we ar ...

随机推荐

  1. Django -- 分页 -- 批量导入

    Django --  分页 分页 Django提供了一些类实现管理数据分页,这些类位于django/core/paginator.py中 Paginator对象 Paginator(列表,int):返 ...

  2. java.lang.InstantiationException: com.lch.commder.entity.Car 已解决

    以上的上异常,是你的类实例化对象失败的时候抛出异常,这种异常多会出现在抽象类中,在使用反射的机制时,解决方法很简单 在你的类中再加一个空构造方法

  3. Openssl命令的使用

    用途: pkcs8格式的私钥转换工具.它处理在PKCS#8格式中的私钥文件.它可以用多样的PKCS#5 (v1.5 and v2.0)和 PKCS#12算法来处理没有解密的PKCS#8 Private ...

  4. 区间dp——cf983b

    推出一个很神奇的结论就可以进行dp了 这个结论不光可以用在异或操作上,还可以用在任意操作里 /* 首先可以做出一个关于f的递推式 f[1..n]=f[ f[1..n-1],f[2..n] ] 那么直接 ...

  5. luoguP3281 [SCOI2013]数数

    传送门 抄的llj的代码 还有点问题没弄懂,先码着 //Achen #include<algorithm> #include<iostream> #include<cst ...

  6. 用python写的自动转发邮件信息模板

    # -*- coding:utf-8 -*- #加密东西 def decrypt(key, s): c = bytearray(str(s).encode("gbk")) n = ...

  7. Python3 From Zero——{最初的意识:005~文件和I/O}

    一.输出重定向到文件 >>> with open('/home/f/py_script/passwd', 'rt+') as f1: ... print('Hello Dog!', ...

  8. python array基本操作一

    一.排序 a = [2,3,4,1] b = np.argsort(a) # out:[3 0 1 2] # 输出:是一个数组,是按元素递增顺序的索引 二.查找 1.最大值及其索引 b = max(a ...

  9. json-lib 的maven dependency 一直找不到jar 包

    项目中要用到json-lib,mvnrepository.com查找它的dependency时结果如下: xml 代码 <dependency> <groupId>net.sf ...

  10. 买不到的数目 /// 结论公式 oj26316

    题目大意: 给定a b(这题题意不清 其实a b互质) 设变量x y(x>=0,y>=0),求 x*a+y*b=c 找到最大的不可能达到的c 如a=4 b=7 那么c=14 有这样一个定理 ...